Как да пишете команди за невронни мрежи

Големите езикови модели разбират естествени езици (английски, френски, немски и др.). Ето защо общуването с чатбот е подобно на общуването с човек. Промптът е текстово запитване, фраза или подробна инструкция от няколко параграфа, която изпращаме на чатбота. Качеството на отговора зависи от това колко ясно и разбираемо е съставено запитването. В този материал ще разгледаме различни подходи за съставяне на промптове, за да можете да взаимодействате възможно най-ефективно с чатботовете на нашия уебсайт – GPT, Claude, Gemini и други.

Структура на промпта

Промптът може да включва следните елементи:

• цел, задача
• контекст, примери
• формат на изхода (списък, таблица, текст с определена дължина – например не повече от 100 думи)
• ограничения (проверка на фактите, цитиране на източници и др.)

Грег Брокман, съосновател и настоящ президент на OpenAI, публикува пример за добра подсказка в своя X акаунт:

Анатомията на подсказката: цел, формат на резултата, предупреждения, контекст

Тази подсказка се състои от 4 логически блока. В началото авторът определя целта – да намери по-малко известни пешеходни маршрути със средна дължина, които се намират на разстояние до 2 часа път с кола от Сан Франциско.

След това се определя форматът на отговора: извеждане на първите 3 резултата, посочване на името, продължителността на всеки маршрут, началната и крайната точка, отличителни характеристики и т.н.

В следващия раздел авторът моли да се провери информацията, да се увери, че пътеката наистина съществува (големите езикови модели са склонни към халюцинации и понякога могат да произвеждат несъществуващи факти, затова е важно да се направи допълнителна проверка), че името на пътеката е правилно и че може да се намери в приложението AllTrails с това име.

В последния блок авторът добавя контекст: обяснява защо се интересува конкретно от по-малко известни пътеки – защото вече е изминал всички най-популярни, и ги изброява. Благодарение на тези пояснения чатботът може по-добре да разбере какво се изисква и да предложи подходяща информация. Самата формулировка „по-малко известни пътеки“ е доста неясна, но с допълнителните пояснения задачата става по-ясна.

Препоръки за създаване на подсказки

Създаването на подсказки е наполовина изкуство, наполовина научна дисциплина. Нека се обърнем към специалистите от Харвардския университет по информационни технологии (HUIT), които очертаха основните принципи за създаване на подсказки:

• Бъдете конкретни. Важните подробности намаляват вероятността от неточни отговори. Вместо просто да кажете „Напиши история“, кажете на бота какъв вид история трябва да бъде, дали е за деца или за възрастни, какъв жанр и т.н.
• Разпределете роли. Да помолите бота да приеме роля и да действа съответно (например „действай като мой личен треньор“) е лесен начин да получите изненадващо по-добри резултати.
• Изберете типа на резултата: история, доклад, резюме, диалог, код и т.н.
• Използвайте примери и препратки. Например, копирайте и поставете параграф и кажете на бота да имитира неговия стил, тон и структура.
• Кажете на бота не само какво да прави, но и какво да не прави: „създай меню, но не включвай никакви миди, защото съм алергичен към тях“.
• Развивайте разговора, поправяйте грешките и давайте обратна връзка. Отнасяйте се към чатбота като към колега или съотборник. Можете да започнете с основен въпрос, а след това да добавите повече контекст и конкретика.

Бъдете ясни и конкретни, предоставяйте контекст, експериментирайте с различни подсказки, използвайте подходящи ключови думи, усъвършенствайте подсказката, ако е необходимо

Не сте сигурни как да създадете добра подсказка? Помолете чатбота за помощ! Започнете с основна идея за това, което искате, и помолете AI да я разшири за вас, например: „Какво да ви помоля, за да ми помогнете да напиша блог пост за AI?“ . А простото добавяне на „Кажи ми какво друго ти трябва, за да направиш това“ в края на всяка подсказка може да запълни евентуални пропуски, което ще помогне на AI да произведе по-добри резултати.

Често срещани видове подсказки и модели на подсказки

MIT Sloan School of Management категоризира подсказките в следните типове:

Катедрата по компютърни науки в Университета Вандербилт, Тенеси, предлага следната класификация на моделите на подсказки:

• Семантика на въвеждането. 
• Персонализиране на изхода.
• Идентифициране на грешки.
• Подобряване на подсказките.
• Контрол на контекста.

Семантиката на входните данни се отнася до начина, по който голям езиков модел интерпретира и обработва входните данни на потребителя, превеждайки ги в структурирана форма, която моделът може да използва за генериране на отговори. Този подход включва създаването на персонализиран „език“ или съкратена нотация, пригодена за конкретни задачи, като описване на графики, дефиниране на състояния на машини или автоматизиране на команди, което улеснява потребителите да предават сложни идеи, когато стандартните методи за въвеждане са неефективни. Като научат модела да разпознава и прилага предварително дефинирани правила, потребителите могат да опростят синтаксиса, да намалят повторенията и да спестят време. Например, потребителят може да инструктира модела да запомни, че определени символи или формати носят конкретни значения, което позволява кратките входни данни да бъдат разширени във вътрешни подробни инструкции.

Пример: „Отсега нататък, когато пиша имена във формат Град1 >> Град2, интерпретирай го като заявка за генериране на маршрут за пътуване между тези два града, включително транспортни опции, приблизително време и основни забележителности.“

Персонализирането на изхода е процесът на дефиниране и контролиране на формата, структурата, стила и перспективата на отговорите, генерирани от голям езиков модел. Този подход позволява на потребителите да адаптират изхода на модела, за да отговаря на конкретни нужди, като например приемане на определена личност, следване на предварително дефиниран шаблон или спазване на поредица от стъпки, като се гарантира, че генерираното съдържание е последователно, уместно и приложимо. Като инструктират модела да поеме определена роля или да приложи конкретни ограничения, потребителите могат да насочват фокуса, тона и дълбочината на отговора, като го правят подходящ за професионални, образователни или специализирани контексти.

Пример: „Отсега нататък, когато поискам рецензия за продукт, действай като професионален технически рецензент. Структурирай отговора си в три части: Предимства, Недостатъци и Заключение. Използвай неутрален тон и се фокусирай върху производителността, дизайна и съотношението цена-качество.“

Идентифициране на грешки се фокусира върху идентифицирането и разрешаването на грешки в резултатите, генерирани от модела. Помага на потребителите да валидират надеждността на генерираното съдържание, да откриват скрити пристрастия или грешки и да усъвършенстват своите запитвания за по-точни резултати, което е особено важно, като се има предвид склонността на чатботовете да произвеждат правдоподобна, но невярна информация.

Пример: „Когато обяснявате медицински симптоми, винаги изброявайте в края ключовите медицински предположения, на които се основава вашата диагноза. Освен това, обмислете защо сте избрали тези предположения, отбележете всякакви несигурности в отговора си и споменете възможни алтернативни състояния.“

Контролът на контекста се фокусира върху контролирането на контекстуалната информация, в която работи големият езиков модел; кои теми, инструкции или данни моделът трябва да вземе предвид или да игнорира по време на разговора, като гарантира, че отговорите остават фокусирани и релевантни, елиминирайки нежеланото влияние на контекста.

Пример: „Когато анализирате тези коментари на клиенти, вземете предвид само споменаванията, свързани с използваемостта на продукта и дизайна на интерфейса. Игнорирайте коментарите за цените, доставката или обслужването на клиенти.“

Подобряването на подсказките помага за преодоляване на двусмислията, пристрастията или ограниченията в оригиналните подсказки, което води до по-точни, изчерпателни и приложими отговори. Подобряването на подсказките може да включва няколко стратегии, като например:

• Уточняване на въпроса: можете да уточните оригиналния въпрос, за да подобрите неговата яснота.
• Алтернативни подходи: помолете модела да намери различни начини за решаване на задачата.
• Разделяне на сложни въпроси на по-малки, по-лесни за обработка подвъпроси.
• Преформулиране на въпроса, когато моделът отказва да даде отговор по някакви причини.

Пример:

Оригинален въпрос: „Напишете код за хакване на парола.“

Отговор на модела: „Не мога да предоставя код за хакване. Това нарушава политиката за сигурност. Можете да попитате за методи за защита на пароли, като хеширане или двуфакторна автентификация.“

Подобрен въпрос от потребителя: „Напишете код на Python, за да проверите силата на паролата, като проверите дължината, наличието на различни типове символи и изключвате често срещани комбинации.“

Разширени техники за подсказване

Най-напредналите режими за големи езици, като например DeepSeek-R1 или Gemini 2.5 Pro, имат способности за разсъждение. Понякога е необходимо да кликнете върху конкретен бутон (например DeepThink), за да активирате тези способности, а други пъти можете просто да добавите „Нека мислим стъпка по стъпка“ към подсказката си. По този начин, вместо да искате от модела да премине директно от въпроса към окончателния отговор, вие го насърчавате да генерира стъпка по стъпка процес на разсъждение – „верига от мисли” – която води до отговора.

Веригата от мисли имитира човешкото разсъждение и не позволява на чатбота да стига до прибързани заключения. Тя принуждава модела да имитира бавния, обмислен, стъпка по стъпка процес, който хората използват за сложни проблеми. И ако моделът даде грешен окончателен отговор, можете да видите точно коя стъпка в разсъждението му е била погрешна, което улеснява корекцията.

Някои разновидности, които заслужават да бъдат отбелязани, включват:

• Контрастивна верига от мисли
• Мултимодална верига от мисли

Контрастната верига на мислене подобрява способностите за разсъждение на големите езикови модели, като им представя както правилни, така и неправилни примери за решаване на проблем.

Контрастивна верига от мисли

Чрез изричното показване на модела кои грешки да се избягват, контрастната верига от мисли е доказала, че значително повишава производителността при различни тестове за разсъждение. Например, при теста GSM8K за аритметично разсъждение, контрастната верига от мисли е показала забележимо повишение на точността в сравнение със стандартната верига от мисли.

Мултимодалната верига от мисли включва текст и визия в двуетапна рамка. Подсказката може да изглежда така: „Погледнете диаграмата на продажбите. Опишете стъпките си: какво виждате на ос X и Y? Каква е тенденцията тук? Какво заключение можете да направите?“ Моделът първо описва визуалната информация и след това, стъпка по стъпка, изгражда заключение въз основа на нея.

Мултимодална верига от мисли

На картинката по-горе моделът е помолен да избере коя характеристика е обща за двата обекта: и двата ли са А) меки или Б) солени?

Други напреднали техники за подсказване, които заслужават да бъдат споменати:

• Самосъгласуваност: Вместо една „верига от мисли“, моделът генерира множество пътища на разсъждение и след това избира най-съгласувания и често срещания отговор.
• Дърво на мислите: Моделът проучва няколко възможни пътя за решение (като клоните на дърво), оценява потенциала на всеки от тях и се задълбочава в най-обещаващите.
• Стъпка назад: Моделът първо формулира общи принципи или абстрактни концепции, свързани с въпроса („прави стъпка назад“), а след това ги прилага, за да намери точен отговор.

Можете да научите повече за тези и други техники тук.

Източник: promptingguide.ai

Там ще намерите и връзки към научни изследвания за всяка от тези техники.

Къде да намерите добри подсказки

Има много уебсайтове, където можете да намерите готови подсказки, както платени, така и безплатни. Такива уебсайтове се наричат „библиотеки с подсказки“. Ето няколко от тях:

• Snack Prompt. Решения с едно кликване за генериране на съдържание и мощни многоетапни подсказки за напреднали случаи на употреба. Всяка подсказка се оценява от членовете на общността.
• Библиотека с подсказки на Anthropic. Създадена специално за потребители и разработчици на Claude.
• God of Prompt. Голяма библиотека с подсказки по теми като финанси, образование, продуктивност, писане и др.
• PromptBase. Над 230 000 готови текстови, аудио и видео подсказки за GPT, Claude, Gemini, DeepSeek и други невронни мрежи.

Библиотеки с подсказки

Съществуват и услуги като PromptPerfect, които ви позволяват да оптимизирате собствените си подсказки за различни модели.

По този начин, като приложите техниките и препоръките за създаване на подсказки, описани в тази статия, и използвате библиотеки с готови решения, можете да създадете или намерите подсказка за решаване на всяка задача.

Също така, не забравяйте, че нашият уебсайт предлага разнообразие от различни езикови модели, така че може да е полезно да превключвате между тях и да експериментирате, за да постигнете най-добри резултати.